基于RF-GSWOA-SVRM微气象区输电线路覆冰预测

1

作者 张维 刘兴杰 +3 位作者 黄瑞 饶逸洲 刘建宁 陈丹 《电力科学与技术学报》 北大核心 2026年第1期36-45,共10页

微气象区输电线路更易产生覆冰,这对电网系统的安全运行具有极大的破坏性。针对微气象区覆冰监测数据较少、干扰较大的特点,提出了一种基于随机森林(random forest,RF)算法、全局搜索鲸鱼优化算法(global search whale optimization alg... 微气象区输电线路更易产生覆冰,这对电网系统的安全运行具有极大的破坏性。针对微气象区覆冰监测数据较少、干扰较大的特点,提出了一种基于随机森林(random forest,RF)算法、全局搜索鲸鱼优化算法(global search whale optimization algorithm,GSWOA)、支持向量回归机(support vector regression machine,SVRM)算法的微气象区输电线路覆冰预测方法RF-GSWOA-SVRM,以提高覆冰预测精度。首先,采用RF算法提取输电线路覆冰和微气象数据的相关性,以减少某一气象因素的过拟合现象和多个气象因素的叠加作用;其次,针对SVRM算法对核函数选择和惩罚因子设置较为敏感这一问题,对传统鲸鱼算法进行优化,得到了GSWOA,以避免核函数与惩罚因子陷入局部最优解;再次,通过GSWOA对SVRM算法的两个参数进行优化处理,建立RF-GSWOA-SVRM的短期覆冰预测模型;最后,以河南电网某微气象区输电线路在线监测数据为例,进行对比分析以验证该方法的有效性。将该模型应用于某地类似微气象区的输电线路覆冰预测,获得了较高的预测精度,说明该模型具有一定的普适性。 展开更多

关键词 输电线路 微气象 覆冰预测 支持向量回归机 改良鲸鱼优化算法 小样本

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基于ICS算法的列车运动模型参数辨识

2

作者 刘杨 尤思博 方洲宇 《电力机车与城轨车辆》 2024年第1期14-19,共6页

列车运动模型参数辨识对其运行控制至关重要,文章采用单质点列车模型,对运行列车进行受力分析,建立列车运动模型,并提出利用改进的布谷鸟搜索(ICS)算法对列车基本阻力参数进行辨识;基于真实的列车运行数据,对基本阻力参数辨识进行仿真分... 列车运动模型参数辨识对其运行控制至关重要,文章采用单质点列车模型,对运行列车进行受力分析,建立列车运动模型,并提出利用改进的布谷鸟搜索(ICS)算法对列车基本阻力参数进行辨识;基于真实的列车运行数据,对基本阻力参数辨识进行仿真分析,并基于TD3算法对参数辨识的有效性进行仿真验证。仿真结果表明,基本阻力参数辨识对列车运行控制十分必要,相对于经验参数,辨识参数下的列车基本阻力更为准确,且辨识参数下的牵引能耗有一定的降低。 展开更多

关键词 列车 参数辨识 基本阻力 改进的布谷鸟搜索(icS)算法

原文传递

基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法研究 被引量：11

3

作者 李娜 王学影 +2 位作者 胡晓峰 郭斌 罗哉 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第10期1574-1581,共8页

针对IC引脚焊接缺陷因目标尺寸小、引脚密集导致检测精度低等问题,提出一种基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法。通过在骨干网络后引入SE注意力机制,区分特征图中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提升网络的特征提取... 针对IC引脚焊接缺陷因目标尺寸小、引脚密集导致检测精度低等问题,提出一种基于改进PP-YOLOv2的IC引脚焊接缺陷检测算法。通过在骨干网络后引入SE注意力机制,区分特征图中不同通道的重要性,强化目标区域的关键特征,提升网络的特征提取能力。使用k-means++聚类算法产生9个聚类中心,以降低因初始聚类中心随机选择不当对检测结果所造成的误差影响。实验结果表明:改进算法对IC引脚焊接短路、缺脚、翘脚、少锡缺陷检测的平均精度分别为97.9%, 96.1%, 96.7%, 95.8%;在阈值为0.5的情况下,平均精度均值达到了96.6%,与YOLOv3、PP-YOLOv2相比,分别提高了14.9%, 5.1%。改进算法对单幅图片的检测时间为0.151 s,满足IC质检的速度要求,为IC引脚焊接缺陷检测提供了参考价值。 展开更多

关键词 计量学 焊接缺陷检测 ic引脚 改进PP-YOLOv2算法 SE注意力机制 k-means++ 机器视觉

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基于改进粒子群算法的散斑图像大变形位移场测量方法

4

作者 王琳霖 邵景 +4 位作者 高骞 王传云 李中一 王一鸣 张瑜 《光子学报》 北大核心 2025年第12期174-185,共12页

针对传统的亚像素位移搜索算法在大变形位移场情况下因初始值估计不准确而导致的不收敛问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,能够在大变形位移场测量中提供可靠的初始值,进而通过逆合成-高斯牛顿算法(IC-GN)迭代求取亚像素位移场。该... 针对传统的亚像素位移搜索算法在大变形位移场情况下因初始值估计不准确而导致的不收敛问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,能够在大变形位移场测量中提供可靠的初始值,进而通过逆合成-高斯牛顿算法(IC-GN)迭代求取亚像素位移场。该方法通过粗细搜索策略优化初始粒子分布,使初始粒子更接近真实解区域,显著减少了无效搜索行为,提高了收敛速度与计算效率。同时,在搜索后期引入模拟退火算法的概率突跳机制,增强了算法跳出局部最优解的能力,进一步提高了全局搜索性能。在模拟散斑图像的平移实验和碳纤维复合材料的拉伸实验验证了所提算法的有效性。实验结果表明,所提出的算法在大变形位移场下具有更高的测量精度和更强的鲁棒性,当位移像素大于3时,改进后的粒子群算法相比传统粒子群算法(PSO)、遗传算法(GA)和灰狼算法(GWO)保持着较高的计算精度和稳定性,均值误差相对平稳,标准差的平均值约为0.023像素。同时有效克服了传统方法易陷入局部最优、收敛缓慢等问题,验证了其在复杂变形场景中的实用性与优越性。 展开更多

关键词 数字图像相关 改进粒子群算法 ic-GN 大变形位移场 粗细搜索策略

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基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型

5

作者 王彦海 李恩阳 +3 位作者 苗红璞 石习双 李书炀 周冬阳 《燕山大学学报》 北大核心 2025年第3期207-218,共12页

输电塔受大风和覆冰的作用极易发生塔材变形、塔身倾斜甚至倒塔现象,建立极端天气下输电塔状态预测模型,可以预判塔身关键部位受力和整体倾斜的变化趋势。本文提出一种基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型,首先利用Singe... 输电塔受大风和覆冰的作用极易发生塔材变形、塔身倾斜甚至倒塔现象,建立极端天气下输电塔状态预测模型,可以预判塔身关键部位受力和整体倾斜的变化趋势。本文提出一种基于IDBO-BP算法的覆冰状态输电塔应力与位移预测模型,首先利用Singer混沌映射与可变螺旋搜索策略对蜣螂优化算法进行优化,然后利用改进的蜣螂优化算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,得到覆冰状态下输电塔应力与位移预测模型;其次,采用有限元仿真计算,得到不同工况下输电塔的状态响应;最后,结合预测模型与仿真结果得到覆冰状态输电塔关键部位应力和塔头位移的预测值。结果表明:文中提出的IDBO-BP较DBO-BP绝对平均误差下降了62.9%,平均相对误差下降了58.1%,均方根误差下降了60.2%,为覆冰状态下的输电塔自身杆件状态的安全性预测提供参考。 展开更多

关键词 输电塔 BP神经网络 覆冰 改进蜣螂算法

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基于多隐层极限学习机的产品质量预测方法 被引量：1

6

作者 丁鹏程 战洪飞 +2 位作者 林颖俊 余军合 王瑞 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第11期4130-4143,共14页

在产品生产过程中,准确快速地预测产品质量有助于企业及时调整制造工艺,降低损失。针对实际生产过程中,现场采集的工艺数据存在维度高、相关性复杂且用传统方法难以准确预测的问题,提出一种基于改进多隐层极限学习机(LCGWO-DMKEA-BLSTM... 在产品生产过程中,准确快速地预测产品质量有助于企业及时调整制造工艺,降低损失。针对实际生产过程中,现场采集的工艺数据存在维度高、相关性复杂且用传统方法难以准确预测的问题,提出一种基于改进多隐层极限学习机(LCGWO-DMKEA-BLSTM)的方法。首先,通过互信息法(MI)对采集的生产工艺特征参数进行筛选,组成模型输入初始特征集。其次,将高斯核函数与反余弦核函数加权结合,构造出新的混合核函数,并引入自动编码器对极限学习机进行改进,建立深度多内核极限学习机自编码器(DMKEA)特征挖掘模型,从高维复杂工艺特征集中提取最能反映产品质量的关键特征信息,输入决策层双向长短时神经网络(BLSTM)中进行质量预测。在DMKEA学习训练中,采用基于Circle混沌映射和Levy飞行策略改进的灰狼算法(LCGWO),优化惩罚系数、核参数以及核函数组合权重,提高DMKEA的特征挖掘能力。最后用半导体薄膜晶体管液晶显示器生产线的工艺数据实验验证了所提方法的有效性。研究成果有助于企业实现准确地产品质量预测,也为企业生产的数据赋能提供参考。 展开更多

关键词 质量预测 互信息法 改进多隐层极限学习机 混合核函数 双向长短时神经网络 circle混沌映射 Levy飞行 改进灰狼算法

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基于改进免疫克隆选择算法的侧铣刀位包络误差优化模型

7

作者 焦靖淞 周凯红 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1543-1551,共9页

针对目前侧铣加工非可展直纹面的刀位规划分析计算存在着的一些问题,比如计算过于复杂、计算时间长、精度较低等等,对侧铣刀位包络误差问题展开了研究,设计了一种基于改进的免疫克隆选择算法(ICS)的侧铣刀位包络误差优化模型。首先,根... 针对目前侧铣加工非可展直纹面的刀位规划分析计算存在着的一些问题,比如计算过于复杂、计算时间长、精度较低等等,对侧铣刀位包络误差问题展开了研究,设计了一种基于改进的免疫克隆选择算法(ICS)的侧铣刀位包络误差优化模型。首先,根据双参数球族包络理论研究了圆锥刀具在非可展直纹面上的加工过程的解析表示,设计了计算初始加工刀位方法;然后,展开了加工误差的计算,提出了单刀位下误差度量函数,使侧铣加工过程中各点位法向误差的平方和最小,设计了基于改进的免疫克隆选择算法的刀位优化方法,并提出了圆锥刀侧铣刀位包络误差优化模型,采用两点偏置法确定了初始刀轴矢量,将抗体相似度-浓度指标引入免疫克隆选择算法中,以提升计算速度,使用改进算法对误差度量函数进行了求解,从而获得了优化后的侧铣加工刀位;最后,通过MATLAB仿真验证了该方案的可行性。研究结果表明:相对于未经改进的免疫克隆算法,优化模型在单刀位下的优化过程收敛速度提升了13.3%,优化后位姿集合形成的刀具包络误差降低了15.8%。该优化模型对于复杂曲面侧铣刀位规划方法的设计具有一定的参考意义。 展开更多

关键词 复杂曲面侧铣加工 侧铣刀位包络误差 改进免疫克隆选择算法 非可展直纹面 圆锥刀 刀位规划

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改进天牛群算法在自抗扰变桨距中的应用

8

作者 吴益涵 邹海荣 《电气自动化》 2025年第5期81-84,共4页

针对自抗扰变桨距控制器参数多且难以调节的问题,采用一种改进天牛群算法来对控制器各参数进行寻优。首先,通过Circle映射与反向学习的方式优化算法的种群;接着针对算法的学习因子、惯性权重设计一种新型更新策略,以提高算法的搜索精度... 针对自抗扰变桨距控制器参数多且难以调节的问题,采用一种改进天牛群算法来对控制器各参数进行寻优。首先,通过Circle映射与反向学习的方式优化算法的种群;接着针对算法的学习因子、惯性权重设计一种新型更新策略,以提高算法的搜索精度;最后,将改进后的天牛群算法用于风电自抗扰变桨距系统中。仿真结果表明,改进后的系统输出功率波动幅度更小,提高了运行的稳定性。 展开更多

关键词 风电机组 自抗扰控制 参数整定 改进天牛群算法 circle映射

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应用激光雷达测量的输电线路地线覆冰状态监测

9

作者 殷巧玲 赵婷 +1 位作者 张健 梁志成 《电工技术》 2025年第6期21-24,共4页

针对输电线路地线覆冰状态监测不力,设计新型监测技术方案。通过机载激光雷达,对输电线路地线覆冰状态进行监测。通过升降操控部分实现硬件结构的控制,通过控制主机部分实现激光器等其他部件的控制,通过光学系统将视频信号以光纤方式传... 针对输电线路地线覆冰状态监测不力,设计新型监测技术方案。通过机载激光雷达,对输电线路地线覆冰状态进行监测。通过升降操控部分实现硬件结构的控制,通过控制主机部分实现激光器等其他部件的控制,通过光学系统将视频信号以光纤方式传输给后端液晶屏。采用改进型NSGA算法,对配电网中覆冰的多目标进行快速查询,实现覆冰位置的快速定位。试验结果表明,该方法覆冰识别率高、误差低。 展开更多

关键词 绝缘子材质 改进型NSGA算法 激光器控制系统 覆冰装置 光学系统

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基于IKH-LSSVM的架空导线脱冰跳跃高度估算

10

作者 马晓宇 郑权 陈海旭 《红水河》 2025年第1期111-115,共5页

为了准确获取架空导线脱冰跳跃的最大高度,笔者以导线分裂数量、覆冰厚度、档距、脱冰率等4个参数作为输入量,以导线脱冰跳跃最大高度作为输出量,构建基于改进磷虾群算法(improved krill herd,IKH)优化最小二乘支持向量机(least squares... 为了准确获取架空导线脱冰跳跃的最大高度,笔者以导线分裂数量、覆冰厚度、档距、脱冰率等4个参数作为输入量,以导线脱冰跳跃最大高度作为输出量,构建基于改进磷虾群算法(improved krill herd,IKH)优化最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的架空导线脱冰跳跃高度估算模型。通过利用混沌映射初始化和柯西变异策略对磷虾群算法进行改进,采用IKH算法获得LSSVM参数的最优值,从而搭建IKH-LSSVM模型。算例分析结果表明,采用IKH-LSSVM模型估算的结果具有较高的决定系数(0.971)、较低的均方根误差(0.928 m)和平均相对误差(4.623%),各项误差指标均为最优,验证IKH-LSSVM模型在架空导线脱冰跳跃高度估算方面的有效性。 展开更多

关键词 脱冰跳跃高度 架空导线 改进磷虾群算法 最小二乘支持向量机

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改进布谷鸟算法在结构可靠性分析中的应用 被引量：8

11

作者 秦强 冯蕴雯 薛小锋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期979-984,共6页

在计算过程中,标准布谷鸟算法(cuckoo search algorithm,CS)中的参数是保持不变的,这影响了该算法的收敛性和计算精度。为了克服这一缺陷,首先探讨了标准CS中飞行步长和淘汰概率两个关键参数的变化规律对该算法全局搜索与局部搜索能力... 在计算过程中,标准布谷鸟算法(cuckoo search algorithm,CS)中的参数是保持不变的,这影响了该算法的收敛性和计算精度。为了克服这一缺陷,首先探讨了标准CS中飞行步长和淘汰概率两个关键参数的变化规律对该算法全局搜索与局部搜索能力的影响,然后对这两个参数进行了自适应改进,同时,提出了一个具有全局最优导向的搜索方程以进一步提高CS的局部搜索能力和收敛速度。利用改进后的CS与人工神经网络响应面法相结合进行结构可靠性分析。算例分析说明,与标准CS以及粒子群算法和遗传算法相比,所提出的改进CS在进行结构可靠性分析中,能够有效地减少计算时间并提高解的精度。 展开更多

关键词 改进布谷鸟算法 人工神经网络 响应面法 结构可靠性

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改进蚁群算法求解圆排列问题 被引量：5

12

作者 章义刚 王会颖 《机电工程》 CAS 2008年第5期92-95,共4页

圆排列问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍了一种求解圆排列问题的蚁群算法,并通过改变概率、下一个元素的选择方式以及采用分段交换,对求解圆排列问题的蚁群算法进行了优化。提出了一种改进的... 圆排列问题是典型的NP完全问题,且蚁群算法已成功地解决了许多组合优化的难题。介绍了一种求解圆排列问题的蚁群算法,并通过改变概率、下一个元素的选择方式以及采用分段交换,对求解圆排列问题的蚁群算法进行了优化。提出了一种改进的蚁群算法,并将其应用于求解圆排列问题。仿真实验的结果表明,该方法有效地改善了蚁群算法的搜索时间较长,且易于过早地收敛于非最优解的缺陷。 展开更多

关键词 蚁群算法 改进蚁群算法 圆排列问题 求解圆排列问题的改进蚁群算法

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用改进的十进制遗传算法确定土质边坡最危险滑面 被引量：7

13

作者 宁社教 姚磊华 赵永年 《工程地质学报》 CSCD 2008年第1期109-115,共7页

基于瑞典圆弧法和简化Bishop条分法分析土质边坡的稳定性,以圆弧滑裂面与边坡面的左右交点的两个横坐标和以滑裂面圆心的纵坐标作为优化变量,采用了一种改进的十进制遗传算法对优化变量进行优化。这种改进的遗传算法是以简单的十进制遗... 基于瑞典圆弧法和简化Bishop条分法分析土质边坡的稳定性,以圆弧滑裂面与边坡面的左右交点的两个横坐标和以滑裂面圆心的纵坐标作为优化变量,采用了一种改进的十进制遗传算法对优化变量进行优化。这种改进的遗传算法是以简单的十进制遗传算法为基础,结合优体克隆操作、子体优生操作和多代调环操作。通过计算ACADS考核题验证,该方法有较强的自适应能力,具有收敛速度快、解的精度高和避免出现早熟等优点。 展开更多

关键词 瑞典圆弧法 Bishop条分法 圆弧滑动面 安全系数 改进的十进制遗传算法

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基于机器视觉的钢管壁厚在线检测方法研究 被引量：10

14

作者 涂德浴 刘坤 +1 位作者 朱庆 刘庆运 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第16期249-256,共8页

在钢管生产过程中,需要对钢管的壁厚进行实时测量,以检验所生产的钢管是否符合规格。针对人工测量钢管壁厚中所出现的测量效率低、易产生疲劳且无法实时测量等问题,基于机器视觉测量技术,提出一种钢管壁厚在线检测方法。该方法首先采集... 在钢管生产过程中,需要对钢管的壁厚进行实时测量,以检验所生产的钢管是否符合规格。针对人工测量钢管壁厚中所出现的测量效率低、易产生疲劳且无法实时测量等问题,基于机器视觉测量技术,提出一种钢管壁厚在线检测方法。该方法首先采集钢管断面图像,然后对采集到的钢管图像进行预处理,使用Canny边缘检测算子检测钢管断面内外圈边缘特征,最后使用改进后的随机霍夫圆检测算法检测断面轮廓,根据设计的钢管壁厚测量方案计算得到各处钢管壁厚。改进的随机霍夫圆检测由于采用分区采样以及筛选出与边缘轮廓契合度最高的候选圆的方式,提高了原检测算法的检测精度与效率。经过实验验证,该方法测量精度高,效率高,能够满足对钢管壁厚在线检测的要求。 展开更多

关键词 机器视觉 图像预处理 改进随机霍夫变换 圆检测算法 钢管壁厚测量

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基于改进CS算法的电网损耗最小仿真研究 被引量：3

15

作者 陈功贵 卢正琴 +2 位作者 熊国江 张治中 曾维信 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2017年第7期92-96,共5页

利用布谷鸟算法(Cuckoo Search algorithm,CS)求解电力系统无功优化问题是一种新的方式,但其中的两个重要参数取的是固定值,导致其在迭代后期收敛速度慢、易陷入局部最优,因此引入动态发现概率Pa、步长因子a以及一个改进的步长搜索方程... 利用布谷鸟算法(Cuckoo Search algorithm,CS)求解电力系统无功优化问题是一种新的方式,但其中的两个重要参数取的是固定值,导致其在迭代后期收敛速度慢、易陷入局部最优,因此引入动态发现概率Pa、步长因子a以及一个改进的步长搜索方程,形成改进布谷鸟算法(Improved Cuckoo Search algorithm,ICS)。本文基于Matlab软件,将CS和ICS分别对IEEE30节点测试系统进行仿真实验,以验证算法的有效性。实验结果表明,利用ICS算法求解无功优化问题可以在提高收敛性能的同时得到使电网损耗更小的解。通过该仿真实验,将理论运用到实践中,使学生提高仿真能力,进一步加深对无功优化的理解。 展开更多

关键词 电网损耗最小 改进布谷鸟算法 MATLAB 电力系统仿真

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基于IAGA-SVM的捣固车液压系统故障诊断研究 被引量：2

16

作者 齐磊 王海瑞 +2 位作者 李荣远 李英 任玉卿 《计算机应用与软件》 2017年第10期258-264,共7页

针对传统液压系统故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题。提出一种改进的自适应捣固车液压系统故障诊断方法。首先,从捣固车的车载数据中采集系统抽取出来的故障特征值。其次,将特征值输入支持向量机(SVM)模型中... 针对传统液压系统故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题。提出一种改进的自适应捣固车液压系统故障诊断方法。首先,从捣固车的车载数据中采集系统抽取出来的故障特征值。其次,将特征值输入支持向量机(SVM)模型中进行训练,同时对核函数和惩罚系数做出优化。最后,应用自适应支持向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,最终做到对液压系统的故障诊断。结果可得,此方法可以准确高效地诊断出故障类型,证明了此方法的实用价值。此外,经过与GA-SVM以及AGA-SVM的对比剖析,表明了IAGA-SVM方法在故障诊断领域中的卓越性。 展开更多

关键词 液压系统 故障诊断 支持向量机 改进的自适应遗传算法

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无人机微波着陆引导设备扫描波束指向精度改进方法 被引量：1

17

作者 韩昆 赵颖辉 吴德伟 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2015年第5期15-19,共5页

无人机微波着陆引导设备为提高机动性减少了相控阵扫描天线阵元数目,使得扫描波束展宽、主瓣对称性变差,这会使原有馈相方法的扫描波束指向精度及其鲁棒性降低,设备保障能力减弱。针对这一问题,提出一种将相位循环法与改进遗传算法组合... 无人机微波着陆引导设备为提高机动性减少了相控阵扫描天线阵元数目,使得扫描波束展宽、主瓣对称性变差,这会使原有馈相方法的扫描波束指向精度及其鲁棒性降低,设备保障能力减弱。针对这一问题,提出一种将相位循环法与改进遗传算法组合使用以提高扫描波束指向精度的方法。在各扫描指向上,每增加一个相位循环常量进行一次改进遗传算法优化,确定最终的各移相器输入值及其量化方式,克服相位循环法与基本遗传算法单独使用时的不足。仿真分析表明,组合方法产生的扫描波束指向精度优于随机馈相法以及基本遗传算法产生的扫描波束指向精度。 展开更多

关键词 量化误差 相位循环法 改进遗传算法 波束指向精度

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求解带平衡约束圆形packing问题的改进人工蜂群算法 被引量：4

18

作者 王鹏 黄帅 朱舟全 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期240-245,共6页

圆形packing问题是一个著名的NP难题,求解该问题具有很高的理论与实用价值。首先将趋势外推原理和微调算子引入人工蜂群算法,对其搜索的随机性进行有效的引导优化,然后将改进后的人工蜂群算法应用于带平衡约束的圆形布局的参数优化,并... 圆形packing问题是一个著名的NP难题,求解该问题具有很高的理论与实用价值。首先将趋势外推原理和微调算子引入人工蜂群算法,对其搜索的随机性进行有效的引导优化,然后将改进后的人工蜂群算法应用于带平衡约束的圆形布局的参数优化,并在文后采用3个典型实例进行了数值实验。结果表明新算法解决带平衡约束的圆形packing问题具有较强的寻优能力和较高的寻优效率,是一种实用的方法。 展开更多

关键词 约束圆形布局问题 人工蜂群算法 布局优化 启发式算法

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基于IHHO-HKELM输电线路覆冰预测模型 被引量：12

19

作者 黄力 宋爽 +4 位作者 刘闯 王骏骏 胡丹 何其新 鲁偎依 《电力科学与技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期33-41,共9页

为了进一步提高输电线路覆冰预测精度,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(improved harris hawk optimiza-tion,IHHO)优化混合核极限学习机(hybrid kernel extreme learning machine,HKELM)的输电线路覆冰预测模型。在核极限学习机(KELM)中... 为了进一步提高输电线路覆冰预测精度,提出一种基于改进哈里斯鹰算法(improved harris hawk optimiza-tion,IHHO)优化混合核极限学习机(hybrid kernel extreme learning machine,HKELM)的输电线路覆冰预测模型。在核极限学习机(KELM)中引入混合核函数,形成HKELM,利用黄金正弦、非线性递减能量指数和高斯随机游走等策略对IHHO算法进行改进;以IHHO算法的优化性能采用其对HKELM的权值向量和核参数进行优化,建立基于IHHO-HKELM的输电线路覆冰预测模型,并通过计算气象因素与覆冰厚度之间的灰色关联度确定覆冰预测模型的输入量。算例分析结果表明,IHHO-HKELM模型预测结果的均方误差、最大误差和平均相对误差分别为0.285、0.860 mm和2.83%,预测效果好于其他模型,将本文覆冰预测模型应用于其他覆冰线路,可获得良好的应用效果并验证模型的优越性和实用性。 展开更多

关键词 输电线路 覆冰预测 核极限学习机 混合核函数 改进哈里斯鹰算法

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基于改进GA⁃BP的邮轮建造仓储物流风险预警研究 被引量：10

20

作者 王海燕 王湾 +2 位作者 侯华保 邓鹏翥 姜前昆 《中国航海》 CSCD 北大核心 2022年第3期57-64,共8页

针对邮轮建造物资装卸搬运、检验、入库、储存四个阶段产生的风险评估需求,从“人、机、料、法、环”构建邮轮建造仓储物流风险评价指标体系,结合对应风险评估结果,建立以风险预警误差最小为目标的网络模型,嵌入改良圈算法、正交试验设... 针对邮轮建造物资装卸搬运、检验、入库、储存四个阶段产生的风险评估需求,从“人、机、料、法、环”构建邮轮建造仓储物流风险评价指标体系,结合对应风险评估结果,建立以风险预警误差最小为目标的网络模型,嵌入改良圈算法、正交试验设计改进传统GA⁃BP神经网络算法以改进算法全局搜索能力和收敛速度。结果表明,改进GA⁃BP神经网络算法比GA⁃BP和BP神经网络算法预警误差更小且拥有更好的预警性能。 展开更多

关键词 邮轮建造仓储 风险预警指标体系 改进GA⁃BP神经网络模型 正交试验设计 改良圈算法

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